차례:
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분산 분석 (ANOVA)은 R과 함께 사용 된 매우 일반적인 기법입니다. 다른 데이터 그룹. 이를 설명하기 위해 데이터 세트 InsectSpray: >> str (InsectSprays) '데이터를 살펴보십시오. 프레임 ': 72 obs. $ count: num 10 7 20 14 14 12 10 23 17 20 … $ spray: 6 수준의 "A", "B", "C", "D"…: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 …
이 데이터 세트는 농업 실험의 결과를 포함합니다. 6 개의 살충제가 각각 12 개 분야에서 시험되었으며, 연구자들은 각 분야에 남아있는 성가신 벌레의 수를 세었다. 이제 농부들은 살충제가 어떤 차이를 만들어 내는지, 그리고 그렇다면 어떤 것이 가장 좋은지 알아야합니다. aov () 함수를 사용하여 ANOVA를 수행하여이 질문에 답합니다.
이 간단한 예제에서 모델을 빌드하는 것은 하나의 케이크입니다. 기본적으로 변수 스프레이의 함수로 변수 수에 대한 평균을 모델링하려고합니다. >> AOVModel <- aov (count ~ spray, data = InsectSprays)
이 코드 줄에서 aov () 함수에 두 개의 인수를 전달합니다.
수식 계산 ~ 스프레이, "스프레이의 기능으로 간주"
수식의 변수를 찾을 수있는 데이터 프레임을 지정하는 인수 데이터
-
모든 모델링 함수는 피팅 된 모델에 대한 많은 정보가있는 모델 개체를 반환합니다. 항상이 모델 객체를 변수에 넣으십시오. 이렇게하면 추가 계산을 수행해야 할 때 모델을 다시 작성할 필요가 없습니다.
모델 객체를 보는 방법 -
모든 객체와 마찬가지로, 콘솔에 이름을 입력하기 만하면 모델 객체를 볼 수 있습니다. 생성 한 객체 모델에 대해 이렇게하면 다음과 같은 결과가 표시됩니다.
이것은 모델을 만드는 데 사용한 명령 (또는
호출
)과 별개로 피팅 결과에 대한 몇 가지 기본 정보.산출물에서 추정 된 효과가 불균형 할 수도 있다는 것을 읽게됩니다. 이것은 경고가 아닙니다. aov () 함수의 작성자가 작성한 메시지입니다. 이 상황은 다음 두 가지 상황에서 발생할 수 있습니다.
모든 그룹에서 같은 수의 사례를 보유하고 있지 않습니다. 직교 대조를 설정하지 않았습니다. 이 경우 두 번째 이유입니다.
